NumPy - 數組屬性
這一章中，我們會討論 NumPy 的多種數組屬性。
ndarray.shape
這一數組屬性返回一個包含數組維度的元組，它也可以用於調整數組大小。
示例 1
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print a.shape
輸出如下：
(2, 3)
示例 2
# 這會調整數組大小
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a.shape = (3,2)
print a
輸出如下：
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
示例 3
NumPy 也提供了reshape函數來調整數組大小。
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = a.reshape(3,2)
print b
輸出如下：
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
ndarray.ndim
這一數組屬性返回數組的維數。
示例 1
# 等間隔數字的數組
import numpy as np
a = np.arange(24) print a
輸出如下：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]
示例 2
# 一維數組
import numpy as np
a = np.arange(24) a.ndim
# 現在調整其大小
b = a.reshape(2,4,3)
print b
# b 現在擁有三個維度
輸出如下：
[[[ 0, 1, 2]
[ 3, 4, 5]
[ 6, 7, 8]
[ 9, 10, 11]]
[[12, 13, 14]
[15, 16, 17]
[18, 19, 20]
[21, 22, 23]]]
numpy.itemsize
這一數組屬性返回數組中每個元素的位元組單位長度。
示例 1
# 數組的 dtype 為 int8(一個位元組)
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8)
print x.itemsize
輸出如下：
1
示例 2
# 數組的 dtype 現在為 float32(四個位元組)
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float32)
print x.itemsize
輸出如下：
4
numpy.flags
ndarray對象擁有以下屬性。這個函數返回了它們的當前值。
| 序號 | 屬性及描述 |
|---|---|
| 1. | C_CONTIGUOUS (C) 數組位於單一的、C 風格的連續區段內 |
| 2. | F_CONTIGUOUS (F) 數組位於單一的、Fortran 風格的連續區段內 |
| 3. | OWNDATA (O) 數組的記憶體從其他對象處借用 |
| 4. | WRITEABLE (W) 數據區域可寫入。 將它設置為flase會鎖定數據，使其只讀 |
| 5. | ALIGNED (A) 數據和任何元素會為硬體適當對齊 |
| 6. | UPDATEIFCOPY (U) 這個數組是另一數組的副本。當這個數組釋放時，源數組會由這個數組中的元素更新 |
示例
下麵的例子展示當前的標誌。
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5])
print x.flags
輸出如下：
C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : True
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
UPDATEIFCOPY : False
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